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Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. Repositório Alice
ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J..
Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Previsão de safra; Sensoriamento remoto; Classificação de imagem; Harvest forecast; Remote sensing; Image classification.
Ano: 2007 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/867796
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Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais. Repositório Alice
CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E..
RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Fusão de imagens; STARFM; Classificação de imagens; Cobertura da terra; Algoritmo Random Forest; Image fusion; Image classification; Uso da Terra; Land use; Land cover.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108719
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Influência do declive na exatidão do classificador MAXVER para o mapeamento da cultura do café. Repositório Alice
SANTOS, W. J. R. dos; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; VOLPATO, M. M. L..
This work evaluates the influence of slope in the classification of remotely sensed images used to map coffee lands of the region of Três Pontas in the state of Minas Gerais in Brazil. A Landsat image from 07/16/2008, restaured to 10 m, was used for both, the visual classification, considered as reference map, and the supervised classification using the maximum likelihood algorithm, Maxver, available in the GIS SPRING. Slope information was obtained from SRTM data, which were segmented in classes with intervals of 4% of declivity. To assess the influence of slope in the supervised classification the two maps were overlaid in order to obtain a third map with the confusion areas, i.e. the areas which were classified as coffee plantations by the maxver...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mapa do uso da terra; Classificação de imagem; Máxima verossimilhan ça; Land use mapping; Image classification; Maximum likelihood classifier.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/880120
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Mapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS. Repositório Alice
CAON, I. L.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. S.; OLDONI, L. V..
Resumo. O sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensor orbital; Processamento de imagens; Mineração de dados; Fusão de imagens; Classificação de imagens; Orbital sensor; Image processing; Data mining; Image fusion; Image classification; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Image analysis.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099257
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Monitoring soil coverage and yield of cowpea furrow irrigated with saline water Rev. Ciênc. Agron.
Neves,Antonia Leila Rocha; Lacerda,Claudivan Feitosa de; Teixeira,Adunias dos Santos; Costa,Carlos Alexandre Gomes; Gheyi,Hans Raj.
Abstract Cowpea crop is of great importance for northeast Brazil. The objective of this work was to evaluate the application of saline water in different developing stages on plant growth and changes in soil characteristics, measured by soil coverage, and on yield of cowpea plants. The experiment was conducted under field conditions, during the dry season in a completely randomized block design with five treatments and five replications. Each experimental unit consisted of 4 lines of plants with 5.0 m long. The treatments evaluated were: 1. irrigation with groundwater with electrical conductivity (ECw) of 0.8 dS m-1 during the whole crop cycle; 2. saline water (5.0 dS m-1) during the whole crop cycle; 3, 4 and 5. saline water (5.0 dS m-1) up to 22nd,...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Vigna unguiculata; Image classification; Salinity of the water; Salt tolerance.
Ano: 2010 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-66902010000100059
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Statistical Descriptors of Ocean Regimes From the Geometric Regularity of SST Observations ArchiMer
Ba, Sileye O.; Autret, Emmanuelle; Chapron, Bertrand; Fablet, Ronan.
In this letter, we evaluate to which extent the activity of ocean fronts can be retrieved from the geometric regularity of ocean tracer observations. Applied to sea surface temperature (SST), we propose a method for the characterization of this geometric regularity from curvature-based statistics along temperature level lines in front regions. To assess the effectiveness of the proposed descriptors, we used six years (from 2003 to 2008) of daily SST observations of the regions of Agulhas in the South of Africa and of Malvinas off the southern Brazilian coast. These experiments stress the relevance of geometric regularity features of tracer observation at ocean surface to characterize seasonal variations in ocean regimes.
Tipo: Text Palavras-chave: Geosciences and remote sensing; Image analysis; Image classification; Image processing; Oceans; Ocean temperature; Sea surface.
Ano: 2012 URL: http://archimer.ifremer.fr/doc/00109/21993/20230.pdf
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